在R中，有一个数据集data5_5，列名分别为：year maize_price maize_yield wages pig_price pig_yield，请用代码完成以下内容：（1）分析这几个序列的平稳性；（2）对非平稳序列找到适当的差分阶数实现差分后平稳；（3）选择适当的模型拟合这几个序列的发展，并做10年期序列预测；（4）绘制拟合与预测效果图

好的，我知道了，以下是代码实现：

（1）平稳性检验：

library(tseries)
adf.test(data5_5$maize_price)
adf.test(data5_5$maize_yield)
adf.test(data5_5$wages)
adf.test(data5_5$pig_price)
adf.test(data5_5$pig_yield)

（2）差分实现平稳：

diff_maize_price <- diff(data5_5$maize_price)
diff_maize_yield <- diff(data5_5$maize_yield)
diff_wages <- diff(data5_5$wages)
diff_pig_price <- diff(data5_5$pig_price)
diff_pig_yield <- diff(data5_5$pig_yield)

（3）选择模型并预测：

library(forecast)
fit_maize_price <- auto.arima(data5_5$maize_price, ic="aic")
fit_maize_yield <- auto.arima(data5_5$maize_yield, ic="aic")
fit_wages <- auto.arima(data5_5$wages, ic="aic")
fit_pig_price <- auto.arima(data5_5$pig_price, ic="aic")
fit_pig_yield <- auto.arima(data5_5$pig_yield, ic="aic")

forecast_maize_price <- forecast(fit_maize_price, h=10)
forecast_maize_yield <- forecast(fit_maize_yield, h=10)
forecast_wages <- forecast(fit_wages, h=10)
forecast_pig_price <- forecast(fit_pig_price, h=10)
forecast_pig_yield <- forecast(fit_pig_yield, h=10)

（4）绘图：

par(mfrow=c(2,3))
plot(fit_maize_price, main="Maize Price")
lines(forecast_maize_price$mean, col="blue")
plot(fit_maize_yield, main="Maize Yield")
lines(forecast_maize_yield$mean, col="blue")
plot(fit_wages, main="Wages")
lines(forecast_wages$mean, col="blue")
plot(fit_pig_price, main="Pig Price")
lines(forecast_pig_price$mean, col="blue")
plot(fit_pig_yield, main="Pig Yield")
lines(forecast_pig_yield$mean, col="blue")

注意，以上代码仅供参考，具体实现需要根据数据集的实际情况进行调整。